2. Penman-Monteith FAO Valpolicella

Descrizione delle componenti

Il modello GEOET offre la formulazione per la evapotraspirazione di Penman-Monteith FAO. L'equazione originale di Penman-Monteith è: \begin{equation} \lambda\ ET = \dfrac{\Delta\cdot (R_{n} - G)+\frac{p_{a}\cdot\ c_{p}(e_{s}-e)}{r_{a}}}{\Delta+\gamma\cdot(1+\frac{r_{s}}{r_{a}})} \end{equation} dove:

• $\lambda ET$ è l'evapotraspirazione in [$MJ \cdot m^{2} \cdot giorno^{−1}$] o [$MJ \cdot m^{2}\cdot h^{−1}$];
• $\Delta$ è la pendenza delle curve di saturazione a pressione di vapore espresse in ($kP_{a}\dot °C^{−1}$);
• $R_{n}$ è la radiazione netta espressa in [$MJ \cdot m^{2} \cdot day^{−1}$] o [$MJ \cdot m^{2}\cdot h^{−1}$];
• $G$ è il flusso di calore del suolo alla superficie espresso in [$MJ \cdot m^{2} \cdot giorno^{−1}$] o [$MJ \cdot m^{2}\cdot h^{−1}$];
• $\rho_{a}$ è la densità media di aria a pressione costante;
• $c_{p}$ è il calore specifico dell'aria;
• $e_{s}$ è la saturazione media alla pressione di vapore espressa in ($kP_{a}$);
• $e_{a}$ è il valore medio di pressione di vapore effettivo;
• $\gamma$ è la costante psicometrica espressa in ($kP_{a} \cdot$ °$C^{−1}$);
• $r_{s}$ è la resistenza superficiale;
• $r_{a}$ è la resistenza aereodinamica.

---

Il metodo di FAO Penman-Monteith può essere derivato dall'equazione originale di Penman-Monteith e dalle equazioni della resistenza aereodinamica e della resistenza superficiale determinate dalla FAO per stimare un valore di evapotraspirazione:

\begin{equation} ET_{0}^{FAO} = K_{s} \cdot K_{c} \cdot \dfrac{0.408\cdot \Delta\cdot (R_{n} - G)+\gamma\cdot u_{2}\cdot(e_{s}-e)\cdot\frac{C_{p}}{T+273}}{\Delta+\gamma\cdot(1+C_{d}\cdot u_{2})} \end{equation}

con: \begin{equation} G = \begin{cases} G_{giorno}\cdot R_{n} \quad giorno\\G_{notte}\cdot R_{n} \quad notte \end{cases} \end{equation} dove:

• $ET_{0}$ o $ET$ sono espressi in [$mm \cdot giorno^{−1}$] o [$mm\cdot ora^{−1}$];
• $K_{s}$ è il coefficiente di stress idrico [-];
• $K_{c}$ è il coefficiente della coltura presa in considerazione [-]; Tabella 12
• $R_{n}$ è la radiazione netta espressa in[$MJ \cdot m^{2} \cdot giorno^{−1}$] o [$MJ \cdot m^{2}\cdot h^{−1}$];
• $G$ è il flusso di calore del suolo al livelllo della superficie, espresso in [$MJ \cdot m^{2} \cdot day^{−1}$] o [$MJ \cdot m^{2}\cdot h^{−1}$];
• $T$ è il valore medio giornaliero e orario della temperatura, espresso in (°C) ;
• $u_{2}$ è la velocità del vento, espressa in ($m\cdot s^{−1}$);
• $e_{s}$ è il valore medio della saturazione a pressione di vapore, espressa in($kP_{a}$);
• $e$ è il valore medio di pressione di vapore effettivo;
• $\Delta$ è la pendenza delle curve di saturazione a pressione di vapore, espressa in ($kP_{a}\dot °C^{−1}$);
• $\gamma$ è la costante psicometrica, espressa in ($kP_{a} \cdot$ °$C^{−1}$);
• $C_{d}$ è un coefficente pari a 0.34 e $C_{p}$ è il coefficiente pari a 900 nel caso in cui lo step temporale sia giornaliero oppure pari a 37 nel caso in cui lo step temporale sia orario.

• Radiazione Netta

  La radiazione netta è data in serie temporali nell'unità di misura: ($W/m^{2}$). La conversione da The ($W/m^{2}$) a ($MJ\cdot m^{2}$) è realizzata in modo automatico.

• Velocità media del vento

  La velocità media del vento è espressa in (m/s).

• Umidità relativa

  L'umidità relativa è data in valori percentuali (% ).

• Temperatura dell'aria

  La temperatura dell'aria è espressa in (°C). La conversione in K è realizza in automatico.

• $G_{giorno}$

  $G_{giorno}$ è il coefficiente del flusso di calore del suolo durante il giorno.

• $G_{notte}$

  $G_{notte}$ è il coefficiente del flusso di calore del suolo durante la notte.

• Data di inizio

  Data di inizio è una stringa contenente il primo giorno della simulazione.

Descrizione input

# librerie

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image
import plotly.express as px
import os
import plotly.graph_objects as go
from GEOSPACE_Output import*

oms_project_path = os.path.dirname(os.getcwd())
os.chdir(oms_project_path+'/output/Vite_Valpolicella/1')
#os.listdir()

1. Evapotraspirazione Effettiva

tutti gli stress sono "attivati"

Stress Idrico: true

Stress Temperatura: true

Stress Radiazione: true

Stress Deficit Pressione di Vapore: true

#grafico evapotraspirazione

df3= pd.read_csv('Effettiva3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df3.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig3 = px.line(df3, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione EFFETTIVA ')
fig3.update_traces(line_color='green')
fig3.show()

#grafico calore latente

df4 = pd.read_csv('Effettiva3_Calore_Latente_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df4.columns = ['Tempo','Calore Latente Effettivo']
fig4 = px.line(df4, x='Tempo', y='Calore Latente Effettivo', title='Calore latente EFFETTIVO')
fig4.update_traces(line_color='red')
fig4.show()

2. Potenziale

tutti gli stress sono "disattivati"

Stress Idrico:false

Stress Temperatura:false

Stress Radiazione: false

Stress Deficit Pressione di Vapore: false

#grafico evapotraspirazione

df1= pd.read_csv('Potenziale3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df1.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig1 = px.line(df1, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione POTENZIALE')
fig1.update_traces(line_color='green')
fig1.show()

#grafico calore latente

df2 = pd.read_csv('Potenziale3_Calore_Latente_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df2.columns = ['Tempo','Calore Latente Effettivo']
fig2 = px.line(df2, x='Tempo', y='Calore Latente Effettivo', title='Calore Latente POTENZIALE ')
fig2.update_traces(line_color='red')
fig2.show()

Confronto Evapotraspirazione POTENZIALE-EFFETTIVA

fig = px.line()
fig.add_trace(go.Scatter(x=df1['Tempo'], y=df1['Evapotraspirazione'], mode='lines', name=' ET POTENZIALE'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df3['Tempo'], y=df3['Evapotraspirazione'], mode='lines', name=' ET EFFETTIVA'))

fig.update_layout(
    title='Confronto Evapotraspirazione POTENZIALE-EFFETTIVA',
    xaxis_title="Tempo",
    font_family="Times New Roman",
    font_color="Black",
    title_font_family="Times New Roman",
    title_font_color="Black",
    yaxis_title="Evapotraspirazione",
    #legend_title="Date",
    font=dict(size=12))
fig.show()

3. Stress Idrico

Solo lo stress Idrico viene "attivato"

Stress Idrico: True

Stress Temperatura: false

Stress Radiazione: false

Stress Deficit Pressione di Vapore: false

#grafico Evapotraspirazione

df = pd.read_csv('Idrico3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig2 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione STRESS IDRICO ')
fig2.update_traces(line_color='green')
fig2.show()

#grafico Calore Latente

df = pd.read_csv('Idrico3_Calore_Latente_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig1 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Calore Latente STRESS IDRICO ')
fig1.update_traces(line_color='red')
fig1.show()

4. Ambientale

Solo lo stress Idrico viene "disattivato", si ipotizza come condizione ambientale ideale il caso in cui ci sia una disponibnilità idrica senza fine.

Stress Idrico: False

Stress Temperatura: True

Stress Radiazione: True

Stress Deficit Pressione di Vapore: True

# grafico evapotraspirazione 

df = pd.read_csv('Ambientale3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig2 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione AMBIENTALE ')
fig2.update_traces(line_color='green')
fig2.show()

#grafico calore latente

df = pd.read_csv('Ambientale3_Calore_Latente_FAO_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig1 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Calore Latente AMBIENTALE ')
fig1.update_traces(line_color='red')
fig1.show()

5. Grafico di confronto

Nel seguente grafico vengono messi contemporaneamente a confronto 4 differenti variabili:

-Evapotraspirazione POTENZIALE
-Evapotraspirazione AMBIENTALE
-Evapotraspirazione STRESS IDRICO
-Evapotraspirazione EFFETTIVA

show_stress('Potenziale3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv',
            'Ambientale3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv',
            'Idrico3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv',
            'Effettiva3_Evapotraspirazione_FAO_1.csv')